实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
已经表明,单甲基化的帽结构在核事件中起着重要作用。盖结构与增强前mRNA剪接有关。最近,还建议这种结构促进RNA从细胞核到细胞质的转运。我们先前已经从HELA细胞核提取物中鉴定出并纯化了8OKD核盖结合蛋白(NCBP),这可能会介导这些核活性。在本报告中,我们描述了编码NCBP的互补DNA(cDNA)的克隆。确定了NCBP的部分蛋白质序列,并从HELA cDNA文库中分离出NCBP的全长cDNA。该cDNA编码了790个氨基酸的开放阅读框,其计算的分子质量为91,734 daltons,其中包含大多数确定的蛋白质序列。但是,蛋白质序列与任何已知蛋白质都没有显着同源性。转染实验表明,在HELA细胞中瞬时表达的表位标记的NCBP仅在核质中定位。使用截短的NCBP cDNA进行的类似实验表明,这种核定位活性由N末端70氨基酸区域赋予。
与实验研究的许多其他领域一样,射电天文学与现代技术同时发展,有时会从中借来,有时会推到新的杠杆。这种伙伴关系可以清楚地看到接收者,低温和最先进的电子产品。在过去的20 - 30年中,电子组件价格价格的自由轨道轨迹,尤其是低噪声放大器(LNA),使得建立非常敏感的接收器,以允许在Karl Jansky在1930年代收集到Galaxy的一流数据时,可以对物理可观察到的物理可观察结果进行测量。另一方面,多光束接收器和大面积设施已经在改变当前数据采集率和预期灵敏度的范式,不仅对天体物理学的影响(更多的数据,更多的数据,更多的来源,更深入的红移,在较少观察的时间内),而且在操作的效率上也有效。SKA,Lofar,Alma,Evla和Hauca等是面对新世纪开创性科学挑战的最先进技术。
摘要 建筑外围护结构中的空气泄漏是建筑物供暖和制冷需求的很大一部分原因。因此,快速可靠地检测泄漏对于提高能源效率至关重要。本文介绍了一种从外部确定建筑外围护结构中空气泄漏的新方法,将锁定热成像和鼓风机门系统的热激发相结合。鼓风机在建筑物内产生周期性的过压,导致外表面(立面)泄漏附近的表面温度发生周期性变化。通过以已知频率激发的温度变化,以激发频率对热图像的时间序列进行傅里叶变换,可得到突出显示泄漏影响区域的幅度和相位图像。红外摄像机的周期性激发和检测称为锁定热成像,广泛用于表征半导体器件和无损检测。激发通常通过光、电或机械能量输入实现。在本研究中,在 75 Pa 压差下,以三个 40 秒的激励周期对外墙进行了测量,总测量时间仅为 2 分钟。在光照、风和云量变化很大的条件下,空气温差为 5 至 7 K 时进行了测量。与最先进的差分红外热成像测量相比,测量结果显示检测质量更高,受环境条件变化的影响更小。该方法仅在激励频率下突出显示振幅图像的变化,从而过滤掉由环境影响引起的变化。因此,低至几开尔文的温差就足够了,可以从外部检查大型外墙。该振幅图像已经比用差分热成像创建的图像更清晰。使用标量积对振幅进行相位加权,可以进一步减少图像中不需要的伪影。关键词 锁定、热成像、鼓风机门、气密性、泄漏检测、建筑围护结构、建筑节能 1 引言 不受控制的气流通过建筑围护结构,造成 30-50% 的建筑物供暖能耗 (Kalamees,2007 年;Jokisalo 等人,2009 年;Jones 等人,2015 年)。因此,气密性评估,特别是快速可靠地定位泄漏,对于减少供暖能源需求至关重要。风扇加压法或鼓风机门测试在多项国际标准 (Deutsches Institut für Normung e. V.,2018 年;ASTM,2019 年) 中有规定,用于测量建筑物的整体气密性。然而,泄漏定位很麻烦,需要
ErbB 受体家族(包括 EGFR 和 HER2)在细胞生长和存活中起着至关重要的作用,并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中,我们开发了一个深度学习模型,使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹,并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后,我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能,训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591,平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658,R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降(R² = 0.7731),但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效,为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
1 巴塞尔大学医院医学与临床研究系传染病与医院流行病学科,瑞士巴塞尔 4031;2 巴塞尔大学医学院,瑞士巴塞尔 4031;3 Certara UK Limited,英国谢菲尔德;4 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学实验室医学与病理学系临床药理学服务与实验室;5 巴塞尔大学巴塞尔州立大学,瑞士布鲁德霍尔茨;6 瑞士洛桑大学医院传染病服务中心;7 瑞士苏黎世大学医院传染病与医院流行病学系;8 瑞士伯尔尼大学医院传染病系; 9 瑞士卢加诺日内瓦大学及瑞士南部大学卢加诺州立医院传染病科;10 瑞士日内瓦大学日内瓦大学医院传染病科;11 圣加仑州立医院传染病和医院流行病学系
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施,以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预,新的技术进步不仅在动机方面至关重要,而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要,这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统,涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类:(a)数字设备的类型及其提供的沉浸度;(b)人机交互的存在与否;(c)训练期间的活动参与,定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实(VR)通常将不同的技术归类在同一术语下,我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实(XR)这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实,以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力,而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南,以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
背景:该系统评价旨在全面评估离散事件模拟(DES)模型在管理慢性阻塞性肺疾病(COPD)中的当前应用。通过合成和分析多项研究,我们纳入了最新证据,评估研究质量,识别差距,并为DES在COPD管理中的未来应用提供建议。方法:我们系统地搜索了六个电子数据库,包括PubMed,Web of Science,Embase,Cochrane,Econlit和China National Knowledent Inspstructure(CNKI),以截至2024年8月22日发表的文章。还手动检查了随附文章的参考列表。根据研究类型,我们使用合并的健康经济评估报告标准(Cheers)2022清单或国际药物经济学与结果研究学会(ISPOR)实践指南评估质量。结果:在确定的273个记录中,有9项研究符合纳入标准。所有这些研究都集中在COPD管理中使用DES进行健康经济评估,并在高收入国家进行。根据他们使用的建模系统将研究分为三组:不同药理治疗的成本效益分析(n = 3),病例检测策略的经济评估(n = 3)以及对COPD医疗保健服务的各种干预措施的评估(n = 3)。所有研究报告了模型验证方法(n = 9);但是,只有两项研究进行了亚组分析。关键字:离散事件模拟,慢性阻塞性肺部疾病,个性化医学,系统评价结论:本综述强调了DES在COPD管理中的当前使用,并提出了未来研究和资源分配的途径,以提高COPD干预措施的有效性。
